day41 买卖股票

day41 买卖股票
### 9.25 121. Best Time to Buy and Sell Stock
You are given an array prices where prices`[i] is the price of a given stock on the ith day.
You want to maximize your profit by choosing a single day to buy one stock and choosing a different day in the future to sell that stock.
Return the maximum profit you can achieve from this transaction. If you cannot achieve any profit, return 0.
https://leetcode.cn/problems/best-time-to-buy-and-sell-stock/description/
121. 买卖股票的最佳时机 
https://www.bilibili.com/video/BV1Xe4y1u77q
https://programmercarl.com/0121.%E4%B9%B0%E5%8D%96%E8%82%A1%E7%A5%A8%E7%9A%84%E6%9C%80%E4%BD%B3%E6%97%B6%E6%9C%BA.html

dp`[i] : 第i天获利最大的情况
dp`[0] = 0;
dp`[1] = Math.max(dp[0], )
自己写碰到的问题:dp数组递推公式不会写,dp数组含义也不明

dp`[i][0]: 持有股票获得的最大利润
dp`[i][1]: 不持有股票获得的最大利润

dp`[i][0]:
分为两种情况:
1. 第i天买入了股票: -price`[i]
2. 前一天就已经持有了,第i天继续持有 dp`[i-1][0]
dp`[i][1]: 
分为两种情况:
1. 第i天卖了股票:dp`[i-1][0] + price[i]
2. 前一天已经卖掉了:  dp`[i-1][0]

```java
public class stock121 {  
    public int maxProfit(int[] prices) {  
        //if(prices.length == 1) return 0;  
  
        int[][] dp = new int[prices.length][2];  
        dp[0][0] = -prices[0];//hold  
        dp[0][1] = 0;//notHolding  
  
        for (int i = 1; i < prices.length; i++) {  
            dp[i][0] = Math.max(dp[i-1][0], -prices[i]);  
            dp[i][1] = Math.max(dp[i-1][1], dp[i-1][0]+prices[i]);  
            System.out.println("dp["+ i + "][0] = " + dp[i][0]);  
            System.out.println("dp["+ i + "][1] = " + dp[i][1]);  
        }  
  
        return Math.max(dp[prices.length-1][0],dp[prices.length-1][1]);  
  
    }  
}  
class stock121Test {  
    public static void main(String[] args) {  
        stock121 example = new stock121();  
        int[] prices = {7};  
        System.out.println(example.maxProfit(prices));  
  
  
    }  
}
```

### 9.26 122. Best Time to Buy and Sell Stock II
You are given an integer array prices where prices`[i] is the price of a given stock on the ith day.
On each day, you may decide to buy and/or sell the stock. You can only hold at most one share of the stock at any time. However, you can buy it then immediately sell it on the same day.
Find and return the maximum profit you can achieve.
https://leetcode.cn/problems/best-time-to-buy-and-sell-stock-ii/description/

 122.买卖股票的最佳时机II  
https://www.bilibili.com/video/BV1D24y1Q7Ls
https://programmercarl.com/0122.%E4%B9%B0%E5%8D%96%E8%82%A1%E7%A5%A8%E7%9A%84%E6%9C%80%E4%BD%B3%E6%97%B6%E6%9C%BAII%EF%BC%88%E5%8A%A8%E6%80%81%E8%A7%84%E5%88%92%EF%BC%89.html  

之前用贪心算法解过这个题,即负数就不考虑,正数就加上。

动态规划是另一种思路。
dp`[i][0] :持有股票获得的最大利润
和一次买卖的区别:不一定是第一次购买,手上的现金不一定是0
dp`[i][1] :不持有股票获得的最大利润

```java
public class stock122 {  
    public int maxProfit(int[] prices) {  
        int[][] dp = new int[prices.length][2];  
        dp[0][0] = -prices[0];//unhold  
        dp[0][1] = 0;//holding  
  
        for (int i = 1; i < prices.length; i++) {  
            dp[i][0] = Math.max(dp[i-1][0], dp[i-1][1]-prices[i]);  
            dp[i][1] = Math.max(dp[i-1][1], dp[i-1][0] + prices[i]);  
        }  
  
        return Math.max(dp[prices.length-1][0],dp[prices.length-1][1]);  
    }  
}  
class stock122Test {  
    public static void main(String[] args) {  
        stock122 example = new stock122();  
        int[] prices = {1};  
        System.out.println(example.maxProfit(prices));  
    }  
}
```
### 9.27 123. Best Time to Buy and Sell Stock III
You are given an array prices where prices`[i] is the price of a given stock on the ith day.
Find the maximum profit you can achieve. You may complete at most two transactions.
Note: You may not engage in multiple transactions simultaneously (i.e., you must sell the stock before you buy again).
https://leetcode.cn/problems/best-time-to-buy-and-sell-stock-iii/description/

 123.买卖股票的最佳时机III  
这道题一下子就难度上来了,关键在于至多买卖两次,这意味着可以买卖一次,可以买卖两次,也可以不买卖。
https://www.bilibili.com/video/BV1WG411K7AR

https://programmercarl.com/0123.%E4%B9%B0%E5%8D%96%E8%82%A1%E7%A5%A8%E7%9A%84%E6%9C%80%E4%BD%B3%E6%97%B6%E6%9C%BAIII.html

dp`[i][0]: 从未操作过
dp`[i][1]:第一次持有
dp`[i][2]:第一次不持有
dp`[i][3]:第二次持有
dp`[i][4]:第二次不持有

dp`[i][0] = dp[i-1][0];
dp`[i][1] = Math.max( (dp[i-1][0] - prices[i]), dp[i-1][1] );
//怎么判断是第一次不持有?但从dp`[i-1][0]看不出来。
//答:dp`[i-1][2]即可延续前一天第一次不持有的状态
dp`[i][2] = Math.max(dp[i-1][1] + prices[i] , dp[i-1][2])
dp`[i][3] = Math.max(dp[i-1][2] - prices[i], dp[i-1][3])
dp`[i][4] = Math.max(dp[i-1][3] + prices[i], dp[i-1][4])

>[!Tips]
>自己写的时候碰到的问题:当int[] prices = {1, 2, 3, 4, 5};时,
>prices[1] = 2   
dp[1][0] = 0   dp[1][1] = -1   dp[1][2] = 1   dp[1][3] = 0   dp[1][4] = 2
prices[2] = 3   
dp[2][0] = 0   dp[2][1] = -1   dp[2][2] = 2   dp[2][3] = 0   dp[2][4] = 3
prices[3] = 4   
dp[3][0] = 0   dp[3][1] = -1   dp[3][2] = 3   dp[3][3] = 0   dp[3][4] = 4
prices[4] = 5   
dp[4][0] = 0   dp[4][1] = -1   dp[4][2] = 4   dp[4][3] = 0   dp[4][4] = 5
>最后一天的时候直接0+5=5了。但此时手上没有股票,卖不了
>这是初始化错误导致的。dp[0][3] 应初始化为 -prices[0]; 而不是0。 因为这是持有的状态。

```java
public class stock123 {  
    public int maxProfit(int[] prices) {  
        int[][] dp = new int[prices.length][5];  
        dp[0][0] = 0;  
        dp[0][1] = -prices[0];  
        dp[0][2] = 0;  
        dp[0][3] = -prices[0];  
        dp[0][4] = 0;  
  
        for (int i = 1; i < prices.length; i++) {  
            dp[i][0] = dp[i - 1][0];  
            dp[i][1] = Math.max(dp[i - 1][1], dp[i - 1][0] - prices[i]);  
            dp[i][2] = Math.max(dp[i - 1][2], dp[i - 1][1] + prices[i]);  
            dp[i][3] = Math.max(dp[i - 1][3], dp[i - 1][2] - prices[i]);  
            dp[i][4] = Math.max(dp[i - 1][4], dp[i - 1][3] + prices[i]);  
            System.out.println("prices[" + i + "] = " + prices[i] + "   ");  
            System.out.print("dp[" + i + "][0] = " + dp[i][0] + "   ");  
            System.out.print("dp[" + i + "][1] = " + dp[i][1] + "   ");  
            System.out.print("dp[" + i + "][2] = " + dp[i][2] + "   ");  
            System.out.print("dp[" + i + "][3] = " + dp[i][3] + "   ");  
            System.out.println("dp[" + i + "][4] = " + dp[i][4]);  
  
        }   
  
        return dp[prices.length - 1][4];  
        //现在最大的时候一定是卖出的状态,而两次卖出的状态现金最大一定是最后一次卖出。如果想不明白的录友也可以这么理解:如果第一次卖出已经是最大值了,那么我们可以在当天立刻买入再立刻卖出。所以dp[4][4]已经包含了dp[4][2]的情况。也就是说第二次卖出手里所剩的钱一定是最多的。
  
    }  
}  
  
class stock123Test {  
    public static void main(String[] args) {  
        stock123 example = new stock123();  
        int[] prices = {1, 2, 3, 4, 5};  
        System.out.println(example.maxProfit(prices));  
    }  
}
```

【电力系统】单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真(带说明文档)内容概要:本文档围绕“单机无穷大电力系统短路故障暂态稳定Simulink仿真”展开,提供了完整的仿真模型与说明文档,重点研究电力系统在发生短路故障后的暂态稳定性问题。通过Simulink搭建单机无穷大系统模型,模拟不同类型的短路故障(如三相短路),分析系统在故障期间及切除后的动态响应,包括发电机转子角度、转速、电压和功率等关键参数的变化,进而评估系统的暂态稳定能力。该仿真有助于理解电力系统稳定性机理,掌握暂态过程分析方法。; 适合人群:电气工程及相关专业的本科生、研究生,以及从事电力系统分析、运行与控制工作的科研人员和工程师。; 使用场景及目标:①学习电力系统暂态稳定的基本概念与分析方法;②掌握利用Simulink进行电力系统建模与仿真的技能;③研究短路故障对系统稳定性的影响及提高稳定性的措施(如故障清除时间优化);④辅助课程设计、毕业设计或科研项目中的系统仿真验证。; 阅读建议:建议结合电力系统稳定性理论知识进行学习,先理解仿真模型各模块的功能与参数设置,再运行仿真并仔细分析输出结果,尝试改变故障类型或系统参数以观察其对稳定性的影响,从而深化对暂态稳定问题的理解。
本研究聚焦于运用MATLAB平台,将支持向量机(SVM)应用于数据预测任务,并引入粒子群优化(PSO)算法对模型的关键参数进行自动调优。该研究属于机器学习领域的典型实践,其核心在于利用SVM构建分类模型,同时借助PSO的全局搜索能力,高效确定SVM的最优超参数配置,从而显著增强模型的整体预测效能。 支持向量机作为一种经典的监督学习方法,其基本原理是通过在高维特征空间中构造一个具有最大间隔的决策边界,以实现对样本数据的分类或回归分析。该算法擅长处理小规模样本集、非线性关系以及高维度特征识别问题,其有效性源于通过核函数将原始数据映射至更高维的空间,使得原本复杂的分类问题变得线性可分。 粒子群优化算法是一种模拟鸟群社会行为的群体智能优化技术。在该算法框架下,每个潜在解被视作一个“粒子”,粒子群在解空间中协同搜索,通过不断迭代更新自身速度与位置,并参考个体历史最优解和群体全局最优解的信息,逐步逼近问题的最优解。在本应用中,PSO被专门用于搜寻SVM中影响模型性能的两个关键参数——正则化参数C与核函数参数γ的最优组合。 项目所提供的实现代码涵盖了从数据加载、预处理(如标准化处理)、基础SVM模型构建到PSO优化流程的完整步骤。优化过程会针对不同的核函数(例如线性核、多项式核及径向基函数核等)进行参数寻优,并系统评估优化前后模型性能的差异。性能对比通常基于准确率、精确率、召回率及F1分数等多项分类指标展开,从而定量验证PSO算法在提升SVM模型分类能力方面的实际效果。 本研究通过一个具体的MATLAB实现案例,旨在演示如何将全局优化算法与机器学习模型相结合,以解决模型参数选择这一关键问题。通过此实践,研究者不仅能够深入理解SVM的工作原理,还能掌握利用智能优化技术提升模型泛化性能的有效方法,这对于机器学习在实际问题中的应用具有重要的参考价值。 资源来源于网络分享,仅用于学习交流使用,请勿用于商业,如有侵权请联系我删除!
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